柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式，可以展示基因的表达量，也可以展示GO富集分析结果，基因注释数据等。 常规矩阵柱状图绘制 有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori
arrange函数按给定的列名进行排序，默认为升序排列，也可以对列名加desc()进行降序排序。
filter()函数用于筛选出一个观测子集，第一个参数是数据库框的名称，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
在探究基因表达、基因拷贝数等连续变量对癌症病人的预后情况的影响时，我不得不面对和处理的主要问题是如何对这种连续型的变量进行分组，然后进行相应的生存分析。
相关性是一个专注于相关性分析的easystats软件包。 它轻巧，易于使用，并允许计算许多不同类型的相关性，例如偏相关性，贝叶斯相关性，多级相关性，或Sheperd的Pi相关性（鲁棒相关性的类型），距离相关（一种非线性相关性）等等，还允许它们之间进行组合（例如，贝叶斯局部多级相关性）。
2016年，我国员工离职率达到20.1%，一线城市22.4%，意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高，达到25.1%，其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利，那么将大数据运用于员工离职预测，帮助企业制定策略、留住人才，势在必行，必定大有可为。
compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
最近稍微涉猎了一下leaflet这个包，突然感到发现了动态可视化的新大门，这个包所提供的地图类型、动态效果、图层展示方式都大大扩展了ggplot作图系统的在数据地图上的缺陷。 leaflet是业界比较流行的JS开源交互式地图包，它支持直接调用OpenStreetMap, Mapbox, and CartoDB等主流地图数据作为辅助图层来进行地理信息数据的可视化操作。 除了这些在线地图素材之外，它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持，在图层函数中涵盖了点标
1、行列转换： decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值); select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值 sign()函数根据某个值是0、正数还是负数，分别返回0、1、-1 例如: 变量1=10，变量2=20 则sign(变量1-变量2)返回-1，decode解码结果为“变量1”，达到了取较小值的目的。 举例：查询emp表中的每个部门的人数？ SELECT sum(deco
1. 直方图的功能 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数，其功能基本上相当于函数FREQUENCY。所不同的是可以添加累积百分比、百分比排序及插入图表等。 需要注意的是，该工具只能对数值型标志进行统计，且各组频数是包含组上限的。如统计学生成绩，若组限确定为“60以下、60-70、70-80、80-90、90-100”则统计结果将60分划分为不及格组之中。因此可根据最小分值差确定上限，如“0-59.5,…”，更强大的数据整理工具可使用
Figma 官方对其超级组件使用的说明，害怕英文的同学可以查看这个链接，有个老哥已经将原版的翻译了一遍：https://www.figma.com/community/file/906004463907915536
饼图（pie chart）被广泛地应用于各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个切片，整个圆饼代表数据的总量，每个切片（圆弧）表示该分类占总体的比例，所有切片（圆弧）的加和等于100%。
Crystal Reports 是世界上被用的最多的报表工具。尽管 VFP 已经有了内建的报表编辑器，但许多 VFP 程序员还是使用 Crystal 的原因之一，就是因为它支持子报表。子报表就是运行在一个报表中的报表。子报表最常见的用途是为一个父表生成多个子表的报表。
前面用2篇文章详细介绍了gt包创建表格的用法。gt很强大，但是还是不够强大，总有些大佬想要更加强大，于是就有了今天要介绍的gtExtras，这是一个扩展包，为gt提供多种强大的可视化功能！
学习Python不到一个月，虽然学的很渣，但是还是想通过这种途径分享自己的学习心得，毕竟当初学习R语言也是这么走过来的。 今天是R语言与Python综合系列的第一篇，就聊一聊两者在常用字符串输出上的差异。 为了方便统一案例图片的风格，今天统一在jupyter编辑器中编辑（R和Python）。 通常在R语言中我们使用最多的关于字符串输出函数是paste和paste0。 这两着之间的差别非常微小，如同其字面意思一样，前者可以自定义字符串间隔符号，后者则默认没有间隔符号。 paste和paste0都可以完成单个向
本篇文章，我们来讲讲数据分析常用语 1、绝对数和相对数 绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。 相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式： 相对数=比较值（比数）/基础值（基数） 2、百分比和百分点 百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分率或百分数。百分比的分母是100，也就是用
绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。
大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。
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下面这个get_var_genes_pseudotime函数是作者包装好的（https://github.com/IStevant/XX-XY-mouse-gonad-scRNA-seq/blob/master/scripts/XX_analysis_dm.R），很长但不难理解。只需要自己进入作者的代码，将其中的变量替换成自己现有的变量，一步步操作理解即可。
本文介绍了浏览器渲染时，对于百分比宽度在渲染时出现的偏差，分析了出现偏差的原因，并提出了解决方案。在实际开发中，需要注意浏览器的四舍五入处理和浮点数精度问题，以保证布局的准确无误。
在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
在响应式项目中，百分比的数值的应用越来越多，比如栅格化布局、背景定位、内边距等。以往对于这种数值，我们大都是直接采用计算器计算出来的数值。但这种数值有时会很长，特别是除不尽的数值如23.33333333%。数据不美观不说，关键对于这种小数位的位数应该如何取舍，一直以来都没有理论依据。 为了解决这个问题，我们需要先了解浏览器是如何处理这些小数位的。对于小数位的处理，不同的浏览器有不同的处理方法，主要有三种：处理成整数、保留4位小数或保留15位小数。现代浏览器基本支持保留小数位的处理。由于显示器是由像素单元组成
nmon [ -s < seconds > ] [ -c < count > ] [ -b ] [ -B ] [ -g < filename > ] [ -k disklist ] [ -C < process1:process2:..:processN > ]
今天跟大家分享直方图的制作技巧！ ▼ 直方图是统计描述常用的图表工具，虽然跟柱形图外表有点类似，但是制作方法却要比柱形图复杂得多，今天要跟大家分享两种直方图的制作技巧！ ——利用数据分析库直方图工具
经过这张图，我们可以初步得到的信息是：（1）T1到T4各个分期的患者总数（2）T1期男性患者的数目，T1女性患者的数目（3）其他分期男性或者女性的患者数目。
由于业务中接触的数据量很大，于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是，data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
语言在高级认知功能中扮演着极为特殊的位置。一方面，语言是高度实践化和高度自动化的，它的加工有着相对独立的网络模块。另一方面，语言的产出和感知与大脑中多个初级和高级认知功能系统存在密切的交互，这就要求语言这一功能的正常表征需要大脑网络中长距离连接的直接支持，从而实现不同区域的快速高效的信息交换。支持语言信息处理的长距离纤维束的不断确认也说明了这一点。而在各种不同的脑损伤、脑疾病以及脑老化过程中，语言功能的受损也往往表现出一定的相似性，这种行为表征相似的背后是否存在着相似的神经底物呢？
SURPLUS：联邦财政预算的盈余（正向）或亏损（负向），按当年国民生产总值的百分比计算。
通常情况下，我们使用summary函数或者is.na对缺失值进行查看，但是当数据量增大的时候，就显得有点费力了，在visdat包中，有两个函数vis_dat和vis_miss用于可视化缺失查看
还是写一个例子帮助大家理解，用到的数据是R自带的pbc数据集。这个数据集是梅奥诊所收治的肝硬化病人的数据，共424个。
本文描述了如何 使用R执行主成分分析 ( PCA )。您将学习如何 使用 PCA_预测_ 新的个体和变量坐标。我们还将提供 _PCA 结果_背后的理论。
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
本文从一个案例入手，综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理，处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据，代码和文档。
数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(EDA)，以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰和更容易理解，特别是对于更大的、高维的数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果是非常重要的，这样你的受众(通常是非技术客户)就更加容易理解。
cast函数的作用是实现数据类型的转换,函数包括两个参数,元数据和新的数据类型 示例:
从115个公开的A/B测试中你能够得到什么信息？通常情况下并不会太多，原因在于大部分情况下，你只能看到有关被测对象的基本数据和A/B测试结果。另一方面，置信区间、p值以及其他针对不确定性的度量则往往被遗忘，而即使有，它们的计算也不尽人意，又或者背后的统计过程没有分享出来，使得它们实际上难以使用。一个数据来源︰GoodUI.org有稍微好一点的方法，在他们网站上发布的每一个测试都附上了基本的统计信息︰用户数量、每个测试变量的转换以及被试对象是什么。
我们使用df <- df[-which(df$fraction < 0.03),]去掉部分或用AI处理.
有个朋友是金融行业产品经理，最近在对已有的站内用户做分层与标签分类，需要对用户进行聚类分析。一般从事数据分析行业的朋友对这类词并不陌生，但是像市场运营人员就会把这类些名词概念搞混，导致结果不准确。数据分析相关概念多且杂，容易搞混。为了便于大家区分，今天小编就来盘点一下数据分析常用的术语解释。建议大家收藏起来方便查看。
python 检验数据分布，KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是
本次给大家介绍一个功能超强的数据处理函数transform，相信很多朋友也用过，这里再次进行详细分享下。
数据分析总是离不开各种指标和术语，最近我花了一周整理了共120个数据分析指标与术语：用户数据指标、行为数据指标、业务数据指标、数据分析术语、统计学常用语、数据报告常用术语。
对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：复制、堆叠、合并数据，用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。 前面我们介绍过导入数据、ODS的使用、产生一个描述性结果的报告。到这一节，终于开始玩数据了。本节就开始复制和合并数据。 本节目录： 1. 使用SET语句复制数据集 2. 使用SET语句堆叠数据 3. 使用SET语句插入数据集 4. 一对一匹配合并数据 5. 一对多匹配合并数据 6. 合并统计量与原始数据 7. 合并total和原始数据 ---
在进行数据分析时，经常会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
类似问题，样例数据单看计算不复杂，“beijing” 2 个，“上海” 2 个，“beijing”占比: 2/(2+2) = 50%; "shanghai"同样计算，占比 50%。
箱式图；DADA2；群落构建；微生物功能；ASV；VPA；KEGG；wilcoxon检验；Venn图；simpson evennes；βNTI & RC；kraken2；LSA；重抽；R内存；possion回归
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